Cadence ottimizza il software per realizzare reti neurali a bassa potenza

Cadence Design Systems ha ottimizzato il software HiFi Cadence Tensilica per i digital signal processors (DSP). In questo modo potrà eseguire in modo efficiente TensorFlow Lite for Microcontrollers, facente parte della piattaforma open source end-to-end TensorFlow per l’apprendimento automatico (ML) di Google. La disponibilità di funzioni ML edge-based eseguite su core a bassissima potenza supporta la crescente domanda di intelligenza pervasiva in applicazioni avanzate di tipo audio, vocali e di rilevamento. 

I DSP HiFi sono i primi a supportare TensorFlow Lite for Microcontrollers. Grazie all’integrazione del supporto software ottimizzato per gli operatori TensorFlow Lite sui core DSP HiFi, gli sviluppatori possono ora sfruttare appieno la piattaforma TensorFlow. Ciò promuove il rapido sviluppo di applicazioni edge che utilizzano l’intelligenza artificiale (AI) e l’apprendimento automatico, evitando la necessità di codificare manualmente le reti neurali e garantendo tempi di immissione sul mercato più rapidi e prestazioni più elevate.

L’implementazione dell’AI a livello edge, inclusi i dispositivi che utilizzano la voce e l’audio come interfaccia utente, richiede l’esecuzione del modello di inferenza sul dispositivo. Questo presenta molti vantaggi: innanzitutto evita la latenza associata all’invio dei dati a un servizio cloud e all’attesa della risposta rispedita al dispositivo. In secondo luogo, riduce il consumo di energia associato all’invio/ricezione di grandi quantità di dati attraverso una rete; inoltre tutela la privacy e minimizza i problemi di sicurezza poiché i dati non escono mai dal dispositivo. Infine, senza dipendenza dal cloud, il dispositivo può essere disconnesso dalla rete e continuare a funzionare.

Per ulteriori informazioni sulla famiglia Tensilica Fusion DSP, visitare www.cadence.com/go/TFLiteMicro.

Contenuti correlati

• 
  ROHM sviluppa un chip AI edge a bassissimo consumo

  ROHM  ha sviluppato un chip AI di apprendimento on-device per gli endpoint edge nel campo dell’IoT. Questo componente utilizza l’intelligenza artificiale per prevedere i guasti (rilevamento predittivo dei guasti) in tempo reale nei dispositivi elettronici dotati di...
• 
  Via Technologies: dal progetto dei chip alle soluzioni “intelligenti”

  Nata nel 1987 a Taiwan, nel corso di questi 35 anni VIA Technologies ha seguito un percorso evolutivo che l’ha portata a trasformarsi da azienda dedicata alla progettazione di chip a produttore e sviluppatore di sistemi embedded...
• 
  Intelligenza artificiale sempre più strategica per il settore sanitario

  Con l’inizio del terzo anno di pandemia globale in tutto il mondo, una tecnologia rapida, economica e portatile con la quale condurre lo screening di massa è una priorità per gli operatori sanitari, sia per il COVID...
• 
  Sistemi embedded medicali, nuovi rischi e opportunità di sviluppo

  Una delle aree tecnologiche più in fermento, nell’era di COVID-19, è senza dubbio quella delle tecnologie medicali. Diversi sono i filoni di sviluppo che in questo momento guidano l’innovazione: dall’Internet of Medical Things (IoMT), alle prospettive applicative...
• 
  EMC: una questione di compatibilità

  La simulazione a livello di campo elettromagnetico consente di valutare le prestazioni EMC di dispositivi, circuiti e sistemi direttamente in fase di progetto Leggi l’articolo completo su EO 500
• 
  Dynabook: il potenziale del connubio fra intelligenza artificiale e realtà aumentata

  Recenti ricerche sull’adozione di Realtà assistita/aumentata (AR) e intelligenza artificiale (AI) indicano che la dimensione del mercato globale dell’AR dovrebbe raggiungere 8,8 milioni di unità entro il 2026, con gli smart glass che stanno registrando una sempre...
• 
  Il binomio AI e MV migliora la qualità e riduce i costi di produzione nel settore automotive

  L’intelligenza artificiale (AI) offre una soluzione rivoluzionaria per verificare la qualità dei componenti automobilistici, particolarmente complessi, sensibili ai costi, ad alto volume e molto spesso di importanza critica per la sicurezza. Utilizzata in combinazione con la machine...
• 
  AI: cresce la fiducia delle aziende italiane nelle nuove tecnologie

  Una recente ricerca commissionata da reichelt elektronik e condotta da OnePoll, fa il punto sul grado di implementazione dell’AI nel settore industriale italiano. Da ormai alcuni anni, l’utilizzo di soluzioni di intelligenza artificiale domina l’intero settore industriale...
• 
  Come utilizzare l’AI nell’IT per prepararsi a imprevisti ed emergenze

  Da marzo 2020, per molte aziende il mondo è diventato un luogo imprevedibile. Vuoi per la repentina migrazione al lavoro remoto, vuoi per la pianificazione di un rientro negli uffici che deve fare i conti con linee...
• 
  L’AI di MicroAI implementata nei microcontrollori Renesas

  MicroAI ha annunciato di aver integrato la sua tecnologia MicroAI AtomML nei microcontrollori RA di Renesas. In pratica MicroAI è un sofisticato algoritmo di apprendimento automatico (Machine Learning) coperto da brevetto che viene implementato direttamente su una...